Временные ряды

Cтраница 3

Для анализов и прогнозов строятся временные ряды добычи, графически отображающие показатели состояний объекта в прошлом и позволяющие наглядно видеть перспективу. Статистический анализ временных рядов [17] позволяет выявить изменчивость и другие характеристики его периодических и непериодических колебаний для решения основной задачи: предсказать поведение временного ряда в будущем. Для изучения временного ряда берутся средние значения суточных дебитов и закачки каждого месяца, которые позволяют судить о характере годовых изменений. Применяемый статистический анализ временных рядов пригоден только для объектов с устойчивой тенденцией изменения добычи ( например, как в НГДУ Чекмагушнефть, рис. 19), Так как этот метод не учитывает переломные моменты процесса разработки, он используется для краткосрочного прогноза на 1 5 - 2 года. [31]

В предположении, что имеются временные ряды данных по всем переменным модели, предложите способ оценки ее параметров. [32]

Уравнения регрессии, полученные с использованием временных рядов ТГМ ( С1. [33]

В качестве зависимых показателей приняты временные ряды концентрации ТГМ ( С1) в питьевой воде исследуемых водозаборов. В качестве независимых показателей приняты соответствующие временные ряды окисляемости, температуры, рН, дозы хлора и остаточного хлора на инфильтрационных водозаборах. Технология подготовки питьевой на СВ предполагает двойное хлорирование, поэтому оценено влияние первичной и вторичной доз хлора на процесс образования ТГМ. В связи с чем доза хлора представлена в виде двух временных рядов. [34]

Так как выходом большинства моделей служат временные ряды и эти ряды автокоррелированы, для сравнения близости временных рядов системы и модели можно применить спектральный анализ. Сравнение временных рядов с помощью спектрального анализа имеет свои преимущества и недостатки. [35]

Для применения статистических методов прогнозирования нужны длинные временные ряды. Поэтому в быстро меняющейся обстановке при прогнозировании развития вновь возникших ситуаций их применять не удается. Конкретный пример только что приведен: переход правительства к новой политике изменил ситуацию и обесценил сделанные ранее прогнозы. Альтернативой статистическим методам служат экспертные методы прогнозирования, опирающиеся на опыт и интуицию специалистов. О методе экспертных оценок подробно рассказано ниже. [36]

Входные и выходные воздействия системы представляют собой временные ряды. [37]

Для рассматриваемых статистических методов нами используются временные ряды вышеуказанных показателей. [38]

Для оценивания образа годового сезонного ритма использовались временные ряды за предыдущие 2 года. [39]

Здесь в качестве исходного информационного массива используются временные ряды дебитов газа, конденсата и воды, по согласованности изменений которых определяется степень взаимодействия скважин. [40]

В задачах прогнозирования в качестве входных сигналов используются временные ряды, представляющие значения контролируемых переменных на некотором интервале времени. Выходной сигнал - множество переменных, которое является подмножеством переменных входного сигнала. [41]

Замеры дебита жидкости. [42]

Анализ лабораторных и промысловых экспериментов показывает, что временные ряды замеров дебита жидкости 9 ( 0, снятые при работе на неэффективной ( нисходящей) ветви регулировочной кривой QQ ( Y) -, обладают фрактальными характеристиками, существенно отличающимися от фрактальных характеристик временных рядов замеров, снятых на эффективной ( восходящей) ветви. В области неустойчивости возникают автоколебания, амплитуда которых значительно превышает амплитуду обычного шума, наблюдающегося при работе в оптимальном режиме ( в качестве примера рассмотрим рис 1.17, на котором представлены замеры дебита-жидкости, полученные на скв. [43]

Анализ лабораторных и промысловых экспериментов показывает, что временные ряды замеров дебита жидкости Q ( t снятые при работе на неэффективной ( нисходящей) ветви регулировочной кривой Q Q ( V), обладают фрактальными характеристиками, существенно отличающимися от фрактальных характеристик временных рядов замеров, снятых на эффективной ( восходящей) ветви. В области неустойчивости возникают автоколебания, амплитуда которых значительно превышает амплитуду обычного шума, наблюдающегося при работе в оптимальном режиме ( в качестве примера рассмотрим рис. 1.20, на котором представлены замеры дебита жидкости, полученные на скв. [44]

Анализ лабораторных и промысловых экспериментов показывает, что временные ряды замеров дебита жидкости Q ( t), снятые при работе на неэффективной ( нисходящей) ветви регулировочной кривой Q Q ( V), обладают фрактальными характеристиками, существенно отличающимися от фрактальных характеристик временных рядов замеров, снятых на эффективной ( восходящей) ветви. В области неустойчивости возникают автоколебания, амплитуда которых значительно превышает амплитуду обычного шума, наблюдающегося при работе в оптимальном режиме ( для примера рис. 2.17, где представлены замеры дебита жидкости, полученные на скв. [45]

Страницы: 1 2 3 4